تنتهي ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث - حان الوقت لبائعي التجزئة لاحتضان بيانات الطرف الأول

نظرًا لأنه يتم التخلص من ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث ، فإليك كيفية استمرار تجار التجزئة في استهداف العملاء بفاعلية باستخدام بيانات الطرف الأول.

ليس هناك مفر - فالنهاية قريبة لملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية.

في حين أن المتسوقين عبر الإنترنت المهتمين بشأن خصوصيتهم قد يفرحون بهذه الفكرة ، فإن تجار التجزئة في التجارة الإلكترونية هم بالتأكيد أقل حماسًا لاحتمال فقدان رؤى قيمة حول عادات الشراء المحتملة لعملائهم. ما الذي يمكن أن يفعله تجار التجزئة لضمان عدم تأثر تحويلاتهم بسبب زوال ملفات تعريف الارتباط؟ وما مدى فعالية ملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية في زيادة المشاركة والمبيعات ، على أي حال؟

لماذا تعد ملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية جزءًا لا يتجزأ من التخصيص وأين يتجهون؟

من أجل استهداف العملاء بشكل أكثر فاعلية ، اعتمد المسوقون بشكل كبير على ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث لإضفاء الطابع الشخصي بشكل مثالي.

تسمح ملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية لوسطاء البيانات بتقديم مجموعات مجمعة من المعلومات الديموغرافية للمستهلكين مثل العمر والجنس والموقع. لطالما كان يُنظر إليها على أنها الأداة الأكثر فاعلية لشركات التجارة الإلكترونية لتقديم التخصيص وبالتالي المبيعات.

ومع ذلك ، فإن مخاوف المستهلكين والحكومة بشأن الخصوصية قد شوهت هذه الطريقة باعتبارها طريقة غير مرغوب فيها ، مما أدى إلى التخلي عن المتصفح والبرامج ، وحتى قوانين الخصوصية التي تحد من هذه الممارسة.

تخطط Google ، التي يمثل متصفح Chrome الخاص بها ما يقرب من ثلثي استخدام الإنترنت في العالم ، للتخلص التدريجي من ملفات تعريف الارتباط تمامًا في عام 2024 ، في حين أن Mozilla Firefox و Apple Safari قد فعلوا ذلك بالفعل. يشكل هذا مصدر قلق حقيقي لتجار التجزئة الذين يحتاجون إلى الاستعداد بسرعة لزوال ملفات تعريف الارتباط ولا يزالون قادرين على التوصية بشكل فعال بالعناصر للعملاء. يمكن للمسوقين الذين يخطئون في التخصيص دفع الثمن. وفقًا لاستطلاع أجرته مؤسسة Gartner ^{[ 1 ]} ، أفاد أكثر من نصفهم بأنهم سيلغون الاشتراك في اتصالات الشركة و 38٪ سيتوقفون عن التعامل مع الشركة إذا وجدوا أن جهود التخصيص "مخيفة".

ظهور بيانات الطرف الأول كحل للتخصيص

بينما يتم التخلص التدريجي من بيانات الجهات الخارجية بسبب مخاوف الخصوصية ، لا تزال هناك طرق للاستفادة من الإشارات القيمة من العملاء من أجل زيادة المبيعات. تشير بيانات الطرف الأول إلى المعلومات التي تجمعها الشركة من المستخدم من خلال التفاعلات المباشرة مع موقع الويب الخاص بها أو الكتالوج الخاص بها. يتم جمع هذه المعلومات من خلال إبلاغ المستخدم بأنه يتم جمعها والسبب في ذلك ، وهو أمر يشير 84٪ من المستهلكين إلى رغبتهم في القيام به.

بالنسبة إلى بائعي التجزئة ، هناك فوائد متأصلة لبيانات الطرف الأول عبر ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث. أولاً ، يتم الحصول على المعلومات من خلال تبادل مفتوح مع المستهلك ، مما يمنح العميل إحساسًا بالأمان والثقة في العلامة التجارية.

ثانيًا ، والأهم من ذلك بالنسبة للأعمال ، تعكس بيانات الطرف الأول أذواق وتفضيلات المستخدم في سياق متجر تجارة إلكترونية معين ، بدلاً من تكتل المتاجر الأخرى المشابهة له.

تطبيق سيناريو فعلي لتخصيص التجارة الإلكترونية

في حين أن بيانات الطرف الثالث كانت بمثابة بيانات العميل الأساسية المستخدمة لتقديم توصيات التجارة الإلكترونية للعملاء ، إلا أنها لم تكن أبدًا الطريقة الأكثر فعالية لتحقيق التخصيص الحقيقي. هذا لأنه يهتم كثيرًا بمن هو الشخص مقابل ما يريده أو يهتم به.

ضع في اعتبارك سيناريو متجر البيع بالتجزئة التالي. تخيل أنك ، كمندوب مبيعات في المتجر ، لديك أحد الخيارين عندما يدخل أحد العملاء. يمكنك أن تطلب منهم الكشف عن معلومات شخصية مثل العمر والجنس والمكان الذي يعيشون فيه. أو يمكنك السماح للعميل بالتصفح بشكل مستقل ومراقبة العناصر التي يتفاعلون معها خلال الدقائق القليلة الأولى في المتجر.

من الواضح أن الخيار الأخير سيسمح لك بتقديم توصية بشكل أكثر دقة بناءً على الأذواق والتفضيلات الفعلية للعميل ، بدلاً من وضع افتراضات حول ما قد يريدونه بناءً على كيفية تعريفهم كشخص.

التطورات في الذكاء الاصطناعي تجعل بيانات الطرف الأول ذات قيمة خاصة

سيناريو الطوب وقذائف الهاون ينطبق أيضًا على العملاء عبر الإنترنت. تكمن المشكلة في أنه قد يكون من الصعب تفسير اهتمامات زوار موقع الويب بدقة في إعدادات التجارة الإلكترونية في الوقت المناسب بطريقة كافية لمنعهم من الارتداد من موقع الويب الخاص بك. ومع ذلك ، فإن التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) جعلت التوصيات القائمة على السلوك عبر الإنترنت حقيقة واقعة.

من خلال الاستفادة من أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكن للشركات اعتماد نهج يركز على سلوك العملاء - أشياء مثل إضافة سلة التسوق والإعجابات وتمرير الصفحات وما إلى ذلك - في غضون نقرات ، كل ذلك دون القلق بشأن البيانات الشخصية.

هذا يعني أن ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث ليست فقط أقل صلة من بيانات الطرف الأول عندما يتعلق الأمر بالتخصيص الفعال ، ولكن أيضًا يمكن تحقيق توصيات قيادة التحويل حتى في حالة عدم وجود سجل تصفح سابق. هذا مهم بشكل خاص بسبب العدد الكبير من زوار الموقع الجدد أو المجهولين.

التوصيات المستندة إلى السلوك كوسيلة لزيادة التفاعل والتحويلات

تعتبر الطرق مثل التوصية بـ "أفضل البائعين" أو "التي تم عرضها مسبقًا" طرقًا قياسية ولكنها متواضعة للتعامل مع التخصيص لأنها تقصر الاكتشاف على بيانات الشراء المخزنة التي قد تكون غير ذات صلة أو محفوظات الاستعراض السابقة. هذا مقيد بشكل خاص للمستخدمين الجدد والمجهولين.

باستخدام التوصيات المستندة إلى السلوك ^{[ 2 ]} لتوفير تجارب شخصية للغاية للمستهلكين ، يمكن لتجار التجزئة إظهار العناصر التي يحبها المستهلك في فترة زمنية أقصر. يؤدي هذا إلى زيادة احتمالية حدوث تحويل بالإضافة إلى ولاء العلامة التجارية ، حيث سيشعر المستهلك أن الشركة تتفهمها وتطرح بسرعة العناصر التي يهتم بها حقًا.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام بيانات الطرف الأول التي تتيح التوصيات المستندة إلى السلوك أثناء التصفح لتحسين تجربة السداد. يمكن تقديم فرص تجميع العناصر أو البيع بشكل أكثر فاعلية للعملاء بناءً على عاداتهم.

فقط من خلال الاستفادة من بيانات الطرف الأول باستخدام منصة التوصية الصحيحة ، يمكن لتجار التجزئة الاستفادة الكاملة من هذه الأساليب. ملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية وأنظمة التوصية الأقل تقدمًا غير مجهزة بشكل جيد لتوفير تجربة تصفح غنية للعملاء.

استخدم بيانات الطرف الأول لمقابلة العملاء أينما كانوا

تعتبر بيانات الطرف الأول من وقت العميل على موقع التجارة الإلكترونية قيمة للغاية ، حتى بعد انتقال المستهلك بعيدًا عن الموقع. تعد القدرة على إعادة التفاعل مع العملاء أينما كانوا ضمن النظام البيئي الأكبر لعلامتك التجارية أمرًا بالغ الأهمية. يمكن أن يكون نهج omnichannel الفعال هو الفرق بين عربة التسوق المهجورة والبيع - والاستفادة من السلوك في الموقع لرسائل البريد الإلكتروني أو الرسائل النصية القصيرة أو داخل التطبيق أو التفاعلات داخل المتجر ستوصلك إلى هناك.

تتضمن طرق omnichannel التقليدية التوصية بما تم تركه في عربة التسوق أو المشتريات السابقة أو العناصر الجديدة والشائعة. بينما يمكن أن تكون جميعها فعالة إلى حد ما من حيث إعادة المشاركة ، فإن القدرة على صقل سلوك المستخدم لتقديم التوصيات من المرجح أن تثير الاهتمام وتجذب العميل مرة أخرى إلى عقلية التسوق.